اگر در دنیای LLMها فعالیت میکنید، حتما با متد محبوب LoRA برای تنظیم دقیق (Fine-tuning) آشنا هستید. اما محققان در یک مقاله جدید راهکار هوشمندانهای ارائه دادند که کار را از همیشه بهینهتر میکند! 💡
🔹 ماجرا چیست؟
این پژوهش نشان میدهد که تمام لایههای یک مدل برای یادگیری و سازگاری جدید نیاز به آپدیت ندارند. با استفاده از یک معیار شباهت جدید، حالا میتوان فقط لایههای کلیدی و تاثیرگذار را شناسایی و با LoRA تنظیم کرد.
🔹 نتیجه کار؟
بدون افت کیفیت در عملکرد مدل، توانستهاند تعداد پارامترهای آموزشپذیر را تا ۵۰ درصد دیگر کاهش دهند! این یعنی کاهش هزینههای محاسباتی و سرعت بیشتر در شخصیسازی مدلهای غولآسا. 🧠⚡
این متد با تمام ابزارهای فعلی LoRA سازگار است و یک گام رو به جلو برای مدلهای بزرگتر محسوب میشود.
منبع: arXiv Machine Learning